Natuurlijk! Hier is een gestructureerde opzet en Python-codefragmenten om een gedetailleerd rapport te genereren over uw Matplotlib-visualisaties van verkoopgegevens uit verschillende regio's. Het rapport bevat inzichten over datatrends, statistische significantie en visuele effectiviteit. --- # Rapport over Matplotlib-Visualisaties van Verkoopgegevens ## 1. Inleiding - Beschrijving van de dataset: - Aantal regio's - Tijdsperiode - Belangrijkste variabelen (bijv. omzet, aantal verkopen) - Doel van de analyse: - Identificeren van verkooptrends - Vergelijken tussen regio's - Evalueren van de visuele effectiviteit van de grafieken ## 2. Data-analyse en Visualisatie ### 2.1 Data inladen en voorbereiden ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy.stats import f_oneway # Data inladen df = pd.read_csv('verkoopgegevens.csv') # Voorbeeld: Controleer de eerste rijen print(df.head()) # Data voorbereiden (bijv. omzet per regio en per maand) df['Datum'] = pd.to_datetime(df['Datum']) df['Maand'] = df['Datum'].dt.to_period('M') ``` ### 2.2 Trends identificeren en gemiddelden berekenen - Gemiddelde omzet per regio en per maand ```python gemiddelden = df.groupby(['Regio', 'Maand'])['Omzet'].mean().reset_index() ``` - Visualisatie van trends over tijd ```python plt.figure(figsize=(12,6)) for regio in df['Regio'].unique(): regio_data = gemiddelden[gemiiddelden['Regio'] == regio] plt.plot(regio_data['Maand'].dt.to_timestamp(), regio_data['Omzet'], label=regio) plt.title('Gemiddelde Maandelijkse Omzet per Regio') plt.xlabel('Maand') plt.ylabel('Gemiddelde Omzet') plt.legend() plt.show() ``` ### 2.3 Statistische analyse voor significantie - ANOVA-test om te controleren of er significante verschillen zijn tussen regio's ```python # Groeperen omzet per regio omzet_per_regio = [group['Omzet'].values for name, group in df.groupby('Regio')] # ANOVA-test stat, p_value = f_oneway(*omzet_per_regio) print(f"F-statistiek: {stat:.2f}, p-waarde: {p_value:.4f}") if p_value < 0.05: print("Er is een statistisch significant verschil tussen de regio's.") else: print("Geen statistisch significant verschil tussen de regio's gevonden.") ``` --- ## 3. Visuele Effectiviteit - **Kleurgebruik:** Zorg dat kleuren onderscheidend zijn voor regio's. - **Legenda en labels:** Duidelijke titels, as-labels en legenda. - **Totaaloverzicht:** Combineer meerdere visualisaties voor overzichtelijkheid. - **Gebruik van annotaties:** Markeer belangrijke datapunten of trends. Voorbeeld van verbeterde visualisatie: ```python plt.figure(figsize=(12,6)) sns.lineplot(data=gemiddelden, x='Maand', y='Omzet', hue='Regio', marker='o') plt.title('Trend van Gemiddelde Omzet per Regio') plt.xlabel('Maand') plt.ylabel('Gemiddelde Omzet') plt.legend(title='Regio') plt.tight_layout() plt.show() ``` --- # Samenvatting van Inzichten - **Trends:** Beschrijf de algemene trend in de omzet, zoals groei of daling per regio. - **Statistische significantie:** Concludeer of verschillen tussen regio's statistisch significant zijn. - **Visuele effectiviteit:** Beoordeel of visualisaties duidelijk en informatief zijn, en stel verbeteringen voor. --- Indien gewenst, kan ik u helpen met het genereren van automatische rapporten of verdere codevoorbeelden.

Zeker, ik help u graag een gedetailleerd rapport te genereren voor uw Matplotlib-visualisaties. Hieronder vindt u een gestructureerde opzet met bijbehorende Python-codefragmenten. --- ### **Rapport: Analyse Verkoopgegevens Regio's** #### **1. Data-inlading en Voorbewerking** ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import stats # Data inladen (voorbeeld met fictieve data) data = { 'Regio': ['Noord', 'Zuid', 'Oost', 'West'] * 12, 'Maand': list(range(1, 13)) * 4, 'Verkoop': np.random.normal(50000, 15000, 48).clip(20000, 80000) # Normale verdeling met grenzen } df = pd.DataFrame(data) df['Maand'] = df['Maand'].astype('category') # Maand als categorie voor betere visualisatie ``` #### **2. Trendanalyse en Gemiddelden** **Code:** ```python # Gemiddelde verkoop per regio gemiddelden = df.groupby('Regio')['Verkoop'].mean().sort_values(ascending=False) # Trendanalyse per regio (lineaire regressie) trends = {} plt.figure(figsize=(12, 6)) for regio in df['Regio'].unique(): subset = df[df['Regio'] == regio] slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress( subset['Maand'].cat.codes, subset['Verkoop'] ) trends[regio] = { 'slope': slope, 'r_squared': r_value**2, 'p_value': p_value } # Trendlijn plotten plt.plot(subset['Maand'], subset['Verkoop'], 'o-', label=regio, alpha=0.7) plt.plot(subset['Maand'], intercept + slope * subset['Maand'].cat.codes, '--', alpha=0.5) plt.title('Maandelijkse Verkooptrends per Regio') plt.xlabel('Maand') plt.ylabel('Verkoop (€)') plt.legend() plt.grid(True, alpha=0.3) plt.show() ``` **Inzichten:** - **Gemiddelden**: Toon de gemiddelde verkoop per regio (bijv. "West: €52.341, Noord: €48.927"). - **Trends**: Positieve helling = groeiende trend, negatief = dalende trend. - **Statistische significantie**: p-waarde < 0.05 duidt op een significante trend. #### **3. Statistische Significantie (ANOVA)** **Code:** ```python # ANOVA-test voor verschil tussen regio's groepen = [df[df['Regio'] == regio]['Verkoop'] for regio in df['Regio'].unique()] f_stat, p_value = stats.f_oneway(*groepen) print(f"ANOVA-resultaat: F-statistiek = {f_stat:.2f}, p-waarde = {p_value:.4f}") if p_value < 0.05: print("Er is een significant verschil in verkoop tussen de regio's.") else: print("Geen significant verschil tussen de regio's.") ``` #### **4. Visuele Effectiviteit - Best Practices** **Code:** ```python # Gestapelde staafdiagram voor maandelijkse vergelijking maandelijkse_som = df.pivot_table( index='Maand', columns='Regio', values='Verkoop', aggfunc='sum' ) maandelijkse_som.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(12, 6), colormap='Set3') plt.title('Cumulatieve Verkoop per Maand per Regio') plt.xlabel('Maand') plt.ylabel('Totale Verkoop (€)') plt.xticks(rotation=45) plt.legend(title='Regio') plt.tight_layout() plt.show() # Boxplot voor verdeling en uitschieters df.boxplot(column='Verkoop', by='Regio', figsize=(10, 6)) plt.title('Verdeling van Verkoopcijfers per Regio') plt.suptitle('') # Verwijder automatische titel plt.xlabel('Regio') plt.ylabel('Verkoop (€)') plt.show() ``` **Visuele Beoordeling:** - **Staafdiagram**: Geschikt voor cumulatieve vergelijkingen. - **Boxplot**: Toont spreiding, medianen en uitschieters per regio. - **Trendlijnen**: Benadrukken directionele patronen. #### **5. Samenvatting van Inzichten** 1. **Trends**: - Identificeer regio's met consistente groei/daling. - Voorbeeld: "Regio West toont de sterkste groei (slope = +€1.200/maand)." 2. **Gemiddelden**: - Rangschik regio's op prestaties. 3. **Significantie**: - ANOVA bevestigt of verschillen tussen regio's toeval zijn. 4. **Visualisaties**: - Gebruik kleuren met contrast voor duidelijke onderscheiding. - Voeg trendannotaties toe voor sleutelperiodes. --- ### **Aanbevelingen voor Vervolg** - **Tijdreeksen**: Voeg seizoensdecompositie toe voor cyclische patronen. - **Geavanceerde statistiek**: Overweeg post-hoc tests (bijv. Tukey HSD) na ANOVA. - **Interactieve visualisaties**: Gebruik Plotly voor dynamische exploratie. Laat het weten als u specifieke onderdelen wilt uitbreiden of aanpassen!